La gestion de projet portée par les données - Pour capturer le potentiel de la modélisation et de l'IA ! - E-book - PDF

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Gérard Beaugrard et Samuel Boutin - La gestion de projet portée par les données - Pour capturer le potentiel de la modélisation et de l'IA !.
Aujourd'hui, les entreprises doivent faire évoluer leurs produits et services, ce qui crée un vivier de nouveaux projets dans un contexte de contraintes... Lire la suite
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Résumé

Aujourd'hui, les entreprises doivent faire évoluer leurs produits et services, ce qui crée un vivier de nouveaux projets dans un contexte de contraintes croissantes sur les coûts et les délais. Dans ces conditions, la gestion de projet a un rôle majeur à jouer, en se reposant sur les apports de la modélisation et de l'intelligence artificielle. Cet ouvrage inédit propose un cadre formel pour définir exhaustivement les activités d'un projet.
Il permet d'aborder les processus de la gestion de projet en expliquant comment ils opèrent un ensemble d'informations. Cette approche est complémentaire aux doctrines du management de projet telles que PMI (PMP), IPMA, AACE, APM (Prince2) qui ne descendent pas à ce niveau de détail. Partir de la structuration des informations projet pour expliquer la gestion de projet est une première. Cette démarche ne manque pas de généralités et permet un exposé très concis et complet.
Elle intéressera tous ceux qui veulent se former et comprendre les processus de la gestion de projet et leur application concrète. Conçu comme un atlas, ce travail est le fruit d'une collaboration entre les auteurs depuis plus de dix ans sur la maîtrise de projets complexes, notamment dans le domaine spatial. Nous espérons que cette publication favorisera l'utilisation de techniques d'intelligence artificielle en soutien aux projets et permettra aux processus de gestion de projet de collaborer plus simplement sur des données partagées.

Caractéristiques

  • Date de parution
    26/05/2022
  • Editeur
  • ISBN
    978-2-12-800617-1
  • EAN
    9782128006171
  • Format
    PDF
  • Nb. de pages
    252 pages
  • Caractéristiques du format PDF
    • Pages
      252
    • Taille
      33 505 Ko
    • Protection num.
      Digital Watermarking

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